JP2006527372A - 感度及びダイナミックレンジを増大させた３ｄ及び２ｄ測定システム及びその方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、オブジェクトの断面高低値の測定を複数の画像特徴を組合わせることによって高精度化するための高速モアレ干渉（ＦＭＩ）方法及びシステムを提供する。本発明の１つの大きな態様は、単一画像Ｉ_a(x,y)の代わりに、２又は数個の画像Ｉ_a ^´(x,y),Ｉ_a ^″(x,y),…を生じさせるために、２又は数個の画像が異なる条件の下で捕捉されることである。これは、異なる格子投影“ｂ”,“ｃ”,“ｄ”で得られる画像のために反復される。これらの画像は、組合された画像又はマージ結合されたフェーズ値を提供するために組み合わされ、オブジェクトの断面高低値を定義するために使用される。

Description

本発明は、測定システム及び方法に係り、より詳細には、増感度及びダイナミックレンジによる高速モアレ干渉法（ＦＭＩ）に基づく３Ｄ及び２Ｄ測定システム及びその方法に関する。

３Ｄ及び２Ｄバージョンの自動検査システムにおいては、画像解析及び検索情報処理に基づく測定が行われるのが通常である。一般に、画像取得はデータをデジタル化するステップを含む。例えば、デジタル型８ビットのＣＣＤカメラ（電荷結合デバイスビデオカメラ）は、２５５グレイレベルの線形スケールに従って信号を定量化し、これにより、グレイスケール上の２５５に達し得る輝度値と、同等に高い対応する実数値によって、暗領域が低レベル輝度で、明スポットがサチュレーションをもたらすことが可能となる。周知の高速モアレ干渉法（ＦＭＩ）は、構築された光投影と、画像の各点で３Ｄ及び２Ｄ情報の抽出をするフェーズシフト手法との組み合わせに基づくフェーズシフト手法である。図１は、ＦＭＩシステムの一例を表している。ＦＭＩ手法は、異なる格子投影によって幾つかの画像を取得し解析するのに用いられる。３Ｄ情報の抽出は、構築された光を調整しながら各点の輝度変化を評価することに基づいて行われる。

異なる面でそれぞれの反射率をもつＦＭＩ手法の応用例がよく知られている。本手法は、暗領域と非常に明るい領域の両方をもつオブジェクトの検査を可能にする。その結果、ＦＭＩ手法は、例えば、ＢＧＡ（ボールグリッドアレー：ＢＧＡ）やＣＳＰ（クリップスケールパッケージ：chip scale package）などのマイクロエレクトロニック構成部品の検査に用いられる。このようなマイクロエレクトロニック構成部品は、異なる面（及び反射率）を有するコネクタを含み、正反射の角度に対応する構成部品の領域が非常に明るく、一方で他の領域はかなり暗いというやり方になっている。

基本的に、ＦＭＩ手法は、投影される格子を調整して点輝度の変化を解析する。しかしながら、構築された点と暗点が同一画像に存在する場合は、得られる情報が多数の限定された点に制限されており、サチュレイトされた（限界状態に達した）点と暗点が除かれている。それゆえ、３Ｄ及び２Ｄ測定における質、感度、及びダイナミックレンジを拡大できるシステム及び方法が必要になっている。

（本発明の対象物）
したがって、本発明の対象物（オブジェクト）は、３Ｄ及び２Ｄのシステムと方法を改善することを提供する。本発明の他の対象物、優位性、及び特徴は、以下に開示する如何なる限定的記載のない実施例、一例として参照されるにすぎない添付の図によって明らかになうであろう。

（発明の概要）
より詳細には、本発明は、複数画像の特徴を組合わせることによって精度を向上させながら対象物の断面高低値（プロファイル：profile）を測定するための高速モアレ干渉法（ＦＭＩ）手法及びシステムを提供する。対象物の断面高低値を定義する干渉法は、第１の捕捉条件で、少なくとも２つの画像特徴の第１の組を得る処理と、第２の捕捉条件で、少なくとも１つの画像特徴の第２の組を得る処理とを含む。また、本方法は、マージ結合された画像特徴を提供するために前記画像特徴をマージングする処理と、前記マージ結合された画像特徴と、面に関連するフェーズ値とを用いて、前記断面高低値を定義する処理をも含む。

本発明の大きな一態様によれば、オブジェクトの断面高低値を定義するために干渉法を用いる。本方法は、前記オブジェクト上に強度パターンを投影する第１の投影で、前記オブジェクトを特徴づける少なくとも２つの強度の第１の組を得る処理と、前記オブジェクト上に前記強度パターンをフェーズシフトさせた投影で、前記オブジェクトを特徴づける少なくとも１つの強度の第２の組を得る処理とを含む。また、本方法は、前記第１及び第２のマージ結合された画像を得るために前記強度を組合わせる処理と、前記第１及び第２のマージ結合された画像と、面に関連するフェーズ値とを用いて、前記断面高低値を定義する処理をも含む。

本発明の別の大きな一態様によれば、オブジェクトの断面高低値を定義する干渉法が提供され、その方法は、第１の捕捉条件の下、前記オブジェクトを特徴づける強度の第１の組を得る処理であって、前記強度のそれぞれは、前記オブジェクト上にある一連の投影強度の１つに対応し、前記投影強度のそれぞれは、他の投影強度からフェーズシフトされたものであることを特徴とする処理と、前記第１の組の強度を用いて第１のフェーズ値を計算する処理とを含む。また、本方法は、第２の捕捉条件の下、前記オブジェクトを特徴づける強度の第２の組を得る処理であって、前記第２の組の強度のそれぞれは、前記オブジェクト上にある一連の第２の投影強度の１つに対応し、前記一連の第２の投影強度のそれぞれは、他の投影強度からフェーズシフトされたものであることを特徴とする処理と、前記第２の組の強度を用いて第２のフェーズ値を計算する処理をも含む。また、本方法は、マージ結合されたフェーズ値を提供するために前記フェーズ値をマージングする処理と、前記マージ結合されたフェーズ値と、面に関連するフェーズ値とを用いて、前記断面高低値を定義する処理をも含む。

本発明の別の大きな一態様によれば、オブジェクトを特徴づける幾つかの強度は、異なる条件の下で取得され、計算されたオブジェクトを特徴づけるフェーズ値が計算されるような一連の結合画像を得るために組み合わされるか、マージされる一組のフェーズ値を計算してオブジェクトを特徴づけるマージ後のフェーズに使用されるかである。

本発明の別の大きな一態様によれば、オブジェクトの断面高低値を定義する干渉システムが提供される。本システムは、前記オブジェクト上に投影軸に沿った強度パターンを投影するパターン投影器と、選択された位置で、前記オブジェクトに関係する強度パターンを位置決めする位置決め手段とを備える。また、本システムは、第１の捕捉条件で、少なくとも２つの画像特徴の第１の組を得るとともに、第２の捕捉条件で、少なくとも１つの画像特徴の第２の組を得る検出組立器と、前記画像特徴を用いて、マージ結合された特徴を計算し、且つ前記マージ結合された特徴及び参照面に関連する参照フェーズ値を用いることによって、前記オブジェクトの断面高低値を定義するためのコンピュータをも備える。

（本発明の詳細な説明）
全般的に言えば、本発明はフェーズシフト測定方法において感度及びダイナミックレンジの増大を可能にするシステム及びその方法を提供する。本発明は、４つのフェーズシフト画像の例に関して述べられているが、３又はそれ以上のフェーズシフト画像のどんなシステムにも適用できるものである。また、ある条件の下にあっては、ほんの２つの画像の集合にも本発明を適用できるものである。

ＦＭＩ方法においては、３Ｄ解析は検査されるオブジェクト上に投影されたグリッドのバリエーションに基づいている。図１を参照すると、強度パターンが第１の位置でオブジェクト上に投影され、オブジェクト（画像とも称される）を特徴づける第１の光強度がカメラによって測定される。次に、強度パターンが以前の位置からシフトされ（いわゆるフェーズシフト）、且つ、別の画像が測定される。

４つのフェーズシフト画像が取得される特定のケースの場合、以下の方程式系が用いられる。

ここで、Ｉ(x,y)は、オブジェクト座標(x,y)で光強度であり、Ｒ(x,y)は、オブジェクト反射率と光源強度に比例し、Ｍ(x,y)は、縞（フリンジ）パターン変調（パターンコントラストとも称する）である。

前記式（１）系を解くことにより、フェーズφ(x,y)を以下の式のごとく求めることができる。

このフェーズ値はオブジェクトの高さ情報にリンクされている。実際、フェーズ値がオブジェクトの高さz(x,y)の関数であることを示すことができる。よって、強度パターン特性、及び参照面に関連するフェーズ値とを知ることによって参照面に関するオブジェクトの高さz(x,y)を定義することが可能となる。

前記式（２）によってフェーズ値を正確に計算することができるようにするため、４つ全ての強度値Ｉ_a(x,y),Ｉ_b(x,y),Ｉ_c(x,y),Ｉ_d(x,y)は、“有効”でなければならない。有効な値は良いと信じられる値となるであろうし、無効な値は偽であると思われる値となるであろう。例えば、有効な値は、カメラピクセルが飽和(saturate)し、それゆえ真値が測定されない特定のオブジェクト部分からの強度値となるであろう。逆の場合では、検出システムのノイズレベルよりかなり下の強度が、より大きな強度として誤って登録されてしまうだろう。

４つの強度値Ｉ(x,y)の１又は幾つかが飽和してしまうのであれば、式（２）はフェーズ計算においてエラーを生じる。同様に、４つ全ての強度値Ｉ_a(x,y),Ｉ_b(x,y),Ｉ_c(x,y),Ｉ_d(x,y)が、（ノイズレベルで）まとまって近い値であれば、式（２）の手法で評価されたフェーズはかなり不正確である。それゆえ、無効データは、オブジェクトの高さ計測で偽値をもたらしてしまうだろう。したがって、本発明は前述したＦＭＩ技術の感度及びダイナミックレンジを増大させるシステム及びその方法を提供する。

＜結合画像＞

本発明の大きな一態様において、オブジェクトの複数の画像をマージングすることによって、オブジェクトの結合画像が形成される。きわめて簡単に、２つ又は幾つかの画像（オブジェクトを特徴づける強度として称される）が、画像取得の間に、（例えば、異なる露出時間で画像を取得することによって）異なる感度で、又は単一画像Ｉ_a(x,y)の代わりに２つ又は幾つかの画像（Ｉ_a ^´(x,y),Ｉ_a ^″(x,y),…）を生じさせるための異なる光源強度で取得される。これは、異なる格子投影「ｂ」,「ｃ」,「ｄ」で得られた画像のために繰りかえされる。例えば、Ｉ^″(x,y)としてインデックスされたものよりも大きな感度（より長い露出時間）で又は異なる光源強度で、強度Ｉ^´(x,y)を取得する。

＜結合フェーズ値＞

異なる投影角度、異なる光源強度、異なるカメラ感度などの様々な実験条件に符合する複数の組の捕捉画像を得ることも可能である。例えば、第１の投影角θ^´のためにａ^´,ｂ^´,ｃ^´,ｄ^´の一組の画像を捕捉し、その後、第２の投影角θ^″で新たな画像の組のａ^″,ｂ^″,ｃ^″,ｄ^″を捕捉することができる。あるいは、投影角を変える代わりに、投影軸に関するカメラの傾斜を変更することによって、検出角を変えることができる。あるいは、光源又はカメラ捕捉時間の強度を変えることができる。すべてのケースで、これら２（又はそれ以上の）の捕捉画像それぞれのために、以下の式を用いることによってフェーズを計算することができる。

このようなデータのマージング及び融合は、例えば、カルマン正規化フィルタ(Kalman regularization filter)又はデータの単純平均化などの正規化アルゴリズムを用いながら実現される。前記融合又は平均化においは、最終データの正確性が増すようにするため、（例えば、ピクセル分散の関数として）各データの重みが考慮される。

全てのポイントが“有効”であるケース（前記記載を参照のこと）では、得られたφ^´(x,y),φ^″(x,y)は近似する値を有し、式（３）及び式（４）,（５）は同様の結果を生じる。複数のフェーズ（式（４）,（５））又は強度値（式（３））の融合は、測定の正確さと信頼性を向上させるものである。

例えば、仮に、値Ｉ^´(x,y)が非常に明るくて飽和(サチュレーション)に近い場合、フェーズ値φ(x,y)の良好な評価を得るようにするため、露出時間を短くして捕捉した強度Ｉ^″(x,y)で生成された結合画像とともに式（３）を使用することが有利である。これとは反対に暗い領域が存在する場合、フェーズ（及び３Ｄ情報）を評価するためには、露出時間を長くして捕捉した値Ｉ^″(x,y)を使ってフェーズ値を計算することがより有利となり得る。

本発明の原理を４つのフェーズシフト画像と関連して述べてきたのであるが、特定の検査条件に適し且つ式（１）からの異なるフェーズシフトに符合する一組の捕捉画像を選択することも可能である。このようなケースでは、その選択された一組のフェーズシフトに符合する適切なフェーズ計算式が使用されるべきである。

当業者であれば、本発明が、例えばＦＭＩシステムなどのフェーズシフトに基づいた任意の３Ｄ測定システムのダイナミックレンジを増大させることができることを理解できるであろう。本発明は、例えば、異なる強度、又は異なる条件での異なるカメラでとった画像によるなどの当業者が塾考し得る異なる方法で捕捉した複数の画像の組み合わせを教示する。それゆえ、本発明は、例えばＢＧＡ／ＣＳＰマイクロエレクトロニクス部品のような明／暗領域の存在によるオブジェクトの３Ｄ／２Ｄ検査を可能にさせる。

図２は、本発明による方法１０を記載する。ステップ１１で、第１の設定の画像特徴が得られる。ステップ１２で、第２の設定の画像特徴が得られる。次に、ステップ１３で、画像特徴のマージが実行される。そして、ステップ１３の結果を用いて、オブジェクトの断面高低値が定義される。

ステップ１１,１２,１３の詳細さは、実行されるマージのタイプ、及び変更される捕捉条件に影響される。例えば捕捉時間を変更することによって結合画像を得ようとして方法１０を使用するときは、図３がステップ１１,１２,１３の詳細さを開示している。例えば投影−検出の相対角を変更することによって結合フェーズ値を得るために方法１０を使用する。次に、ステップ１１,１２,１３の詳細さが、図４、図３、及び２つの異なる実験的構成に符合する図４によってよく述べられている。そこでは、捕捉データの正確さ又は質を改善するために様々な実験条件が変更される。以下の例において、我々はこれらの変更可能な実験条件が捕捉時間や投影−検出角度である場合を議論するのであるが、当業者でれば明らかなように、他の実験条件も同様に変更（例えば、光源強度、光学系の倍率等を変更すること）され得る。

言い換えれば、幾つかの条件にあっては、数個のフェーズ値及びマージ後のフェーズ値を定義し、最終フェーズ値を手に入れること、或いは結合画像を手に入れ最終フェーズ値を計算するために強度を組み合わせることは有利となり得る。

図３において、ステップ１３で２つの結合画像を得る。最初に、ステップ２１で、強度パターンがオブジェクト上の第１の位置で投影される。この実験条件は第１の捕捉条件に一致する。そしてステップ２２に続き、捕捉時間の関数としてＩ_a ^´(x,y),Ｉ_a ^″(x,y),…という第１の組の強度を捕捉する。第１の捕捉条件で得られたこれらの強度は、ステップ１１の第１の組の画像特徴を構成する。次にステップ２３で、オブジェクト上の第２の位置で投影されるためにフェーズシフトされた強度パターンをもつことによって前記捕捉条件を変更する。そしてステップ２４に続き、捕捉時間の関数としてＩ_b ^´(x,y),Ｉ_b ^″(x,y),…という第２の設定の強度を捕捉する。第２の捕捉条件で得られたこれらの強度は、ステップ１２の第２の設定の画像特徴を構成する。

この特定の例では、両方の捕捉条件が結合強度につながるのだけれども、本発明が第１の捕捉条件におけるまさに１つの結合強度が得られるケースを自然に包含し、これに対して、第２の捕捉条件の場合、設定が１つの強度のみを含むためにまさに１つの強度が捕捉される（ステップ２４）ことに言及することは注目に値する。

図４において、ステップ１３で結合フェーズ値を得る。最初に、ステップ７１で、第１の投影−検出角θ^´が選択される。この実験条件は第１の捕捉条件の場合に一致する。そしてステップ７２に続き、オブジェクト上に投影される一組のフェーズシフト強度パターンの関数としてＩ_a ^´(x,y),Ｉ_b ^´(x,y),…という第１の組の強度を捕捉する。次に、第１の組の強度を用いながら第１のフェーズ値φ^´(x,y)が計算される（ステップ７３）。第１の捕捉条件で得られたこの第１のフェーズ値は、ステップ１１の第１の設定の画像特徴を構成する。次にステップ７４で、捕捉条件が、第２の投影−検出角θ^″に一致する第２の捕捉条件に変更される。ステップ７５で、第２の設定の強度Ｉ_a ^″(x,y),Ｉ_b ^″(x,y),…が、フェーズシフトの強度パターンの設定（ａ，ｂ，…）の関数として捕捉される。次に、第２の組の強度を用いながら第２のフェーズ値φ^″(x,y)が計算される（ステップ７６）。第２の捕捉条件で得られたこの第２のフェーズ値は、ステップ１１の第２の組の画像特徴を構成する。最後に、ステップ１３で、φ^´(x,y)とφ^″(x,y)とをマージすることによって結合フェーズを得る。

他の例として、第１の捕捉条件として１つの捕捉時間、第２の捕捉条件として２個目の捕捉時間（又は光源強度）をもつことによって、図４のステップを実行することができる。

今、図５及び図６に目をむけると、本発明の実施例に従い、オブジェクトの断面高低値を定義するシステム２０が図５に示されている。図５において、パターン投影器３０が、所定の干渉縞のコントラスト関数Ｍ(x,y)をもつ強度パターンを、オブジェクト３の面１上に投影するのに使用される。検出組立器５０が、式（１）の組によって数学的に示されてきた強度値を捕捉するために使用される。検出組立器５０は、ＣＣＤカメラ又は他の任意の検出装置を含むことができる。検出組立器５０は、当業者であれば知っているように、必要な光学構成部品を含み、オブジェクト上に投影された強度パターンを検出装置に適切に中継（リレー）することができる。パターン投影器３０は、検出器の検出軸４１に関する角度θで、強度パターンを投影している。ここで、角θはいわゆる投影−検出相対角である。パターン投影器３０は、例えば、照明器３１、パターン３２、及び投影用光学系３４を含むことができる。

パターン３２は、照明器３１によって照明され、そして投影用光学系３４の手段を用いてオブジェクト３上に投影される。パターンは、選択されたピッチ値ｐをもつグリッドとなり得る。当業者であれば、他の種類のパターンを用いてもよいことが理解できるであろう。強度パターンの特性は、照明器３１と投影用光学系３４との両方をチューニングすることによって調整される。パターン位置決め手段３３は、制御された方法で、オブジェクトに相対してパターンをシフトさせるために使用される。この位置決め手段は、機械による装置によって提供されたり、強度パターンを翻訳することによって光学的に実行することもできる。この位置決めは、コンピュータ６０によって制御される。オブジェクトに相対してパターンをシフトさせる位置決め手段には、オブジェクト３の位置決め及びパターン投影器３０の位置決めを含む。

図６に示すように、コンピュータ６０は、パターン投影器のアライメント（調整）や倍率、及び検出組立器５０のアライメントを制御することもできる。当然の帰結として、コンピュータ６０は、検出組立器５０によって捕捉されたデータからオブジェクトの断面高低値を計算するために使用される。コンピュータ６０は、捕捉画像及びこれに対応するフェーズ値６１を記憶し、且つそれらを管理するために用いられる。ソフトウェア６３は、システムオペレーションでフレキシビリティ性を加えるために、コンピュータとユーザとの間のインタフェースとして作用することができる。

ソフトウェア６３の主な特徴の１つは、結合強度又は結合フェーズの何れかを得るために、ステップ１１及び１２で、捕捉した画像特徴をマージするためのアルゴリズムを提供することにある。前述したように、このアルゴリズムは、好ましい実施例において、重みが各実験的ピクセル値に関連するカルマン(Kalman)アルゴリズムに基づいており、当該重みは、実験的エラー又はデータの“有効性”の評価と一致する。別の実施例においては、前記アルゴリズムはデータの重み付き平均を実行した。この結果、ソフトウェア６３によって、重みは各データに自動的に関連させることもできる。

前述した方法１０及びシステム２０は、参照面に関するオブジェクトの高さをマップするため、又はオブジェクトのレリーフ（高低）を計算するために用いることができる。参照面は、本当の面であるかもしれないし、オブジェクトの一部の面、或いは仮想面であるかもしれない。これは、オブジェクトの３Ｄ測定を結果として生じさせるものである。オブジェクトの垂直断面に一致する断面高低値を測定するにも用いることもできる。この場合、オブジェクトの２Ｄ測定が提供される。

前述した方法１０及びシステム２０は、モデルとして用いられる同様のオブジェクト上の欠陥を検出するため、又はオブジェクト面の時系列変化を検出するためにも用いることができる。すべての場合で、前述した方法１０及びシステム２０は、更に、適当な強度パターン、及び測定されるオブジェクトの高さに従うであろう適当な捕捉分解能（解像度）の選択を含むことができる。
本発明は前述した点に関する実施例の方法を記載したものであるが、本発明の精神及び本質から乖離することなく修正され得るものある。

「先行技術」と表示されているように、図１は先行技術で用いられるＦＭＩシステムの外観図である。 本発明の実施例に従った、オブジェクトの断面高低値を定義する一方法のフローチャートである。 本発明の実施例に従った、図２の方法の一部のフローチャートである。 本発明の別の実施例に従った、図２の方法の一部のフローチャートである。 本発明の実施例に従った、オブジェクトの断面高低値を定義するシステムの外観図である。 本発明の実施例に従った、システム要素とコントローラ間の関係を記述するブロック図である。

Claims (35)

1. オブジェクトの断面高低値(height profile)を定義する干渉方法であって、
   （１）第１の捕捉条件で、少なくとも２つの画像特徴の第１の組を得る処理と、
   （２）第２の捕捉条件で、少なくとも１つの画像特徴の第２の組を得る処理と、
   （３）マージ結合された画像特徴を提供するために前記画像特徴をマージングする処理と、
   （４）前記マージ結合された画像特徴と、面に関連するフェーズ値とを用いて、前記断面高低値を定義する処理、とを含む干渉方法。
2. 前記オブジェクトの断面高低値は、少なくとも１つのオブジェクトの高低(relief)を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の捕捉条件は前記オブジェクト上の強度パターンの投影を含み、且つ前記第２の捕捉条件は前記オブジェクト上の強度パターンのフェーズシフトされた投影を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
4. 前記強度パターンは、シヌソイドパターン(sinusoidal pattern)を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前前記少なくとも２つの画像特徴の第１の組は、異なる捕捉時間で得られる前記オブジェクトを特徴づける２つの強度を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
6. 前記オブジェクトを特徴づける強度は、可視光強度を含むことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 前記マージ結合された画像特徴は、第１の結合強度と第２の結合強度とを含み、前記第１の結合強度は、前記少なくとも２つの画像特徴の第１の組を用いて得られ、且つ前記第２の結合強度は、前記少なくとも１つの画像特徴の第２の組を用いて得られることを特徴とする請求項５に記載の方法。
8. 前記画像特徴に関連する重み特性を更に含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記重み特性は、前記画像特徴の不確実性をあらわすことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記第１及び第２の結合強度は、カルマン(Kalman)アルゴリズムを用いて得られることを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 前記オブジェクトの高低(relief)から、前記オブジェクトの量を評価することを更に含むことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
12. 前記第１の捕捉条件は、第１の投影−検出相対角及び第１の捕捉時間の少なくとも１つを含み、そして前記第２の捕捉条件は、対応する第２の投影−検出相対角及び第２の捕捉時間の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
13. 前記第１の投影−検出相対角は、第１の投影軸と検出軸との間の角度であり、第２の投影−検出相対角は、第２の投影軸と前記検出軸との間の角度であることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 前記少なくとも２つの画像特徴の第１の組は、前記オブジェクトとフェーズ値を特徴づける２つの強度を含み、
    １つ目の強度は、前記第１の投影軸に沿ったオブジェクト上に前記強度パターンを投影する第１の投影で得られ、２つ目の強度は、前記第１の投影軸に沿ったオブジェクト上に前記強度パターンをフェーズシフトさせて投影することで得られ、そして前記フェーズ値は、前記オブジェクトを特徴づける前記２つの強度から定義されることを特徴とする請求項１２に記載の方法。
15. 前記強度パターンは、シヌソイドパターン(sinusoidal pattern)を含むことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
16. 前記オブジェクトを特徴づける強度は、可視光強度を含むことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 前記マージ結合された画像特徴は、前記画像特徴の第１の組から得られるフェーズ値と、画像特徴の前記第２の組から得られる第２のフェーズ値とを用いて得られた結合フェーズ値を含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
18. 前記画像特徴に関連する重み特性を更に含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
19. 前記重み特性は、前記画像特徴の不確実性をあらわすことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
20. 前記結合フェーズ値は、カルマン(Kalman)アルゴリズムを用いて得られることを特徴とする請求項１９に記載の方法。
21. 前記オブジェクトの前記高低(relief)から、前記オブジェクトの量を評価することを更に含むことを特徴とする請求項２０に記載の方法。
22. 前記画像特徴に関連する重み特性を更に含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
23. 前記重み特性は、前記画像特徴の不確実性をあらわすことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
24. 前記少なくとも１つのマージ結合された画像特徴は、カルマン(Kalman)アルゴリズムを用いて得られることを特徴とする請求項２３に記載の方法。
25. 前記マージ結合された画像特徴は、第１の結合強度及び第２の結合強度を含み、前記第１の結合強度は、前記少なくとも２つの画像特徴の第１の組を用いて得られ、そして前記第２の結合強度は、前記少なくとも１つの画像特徴の第２の組を用いて得られることを特徴とする請求項１に記載の方法。
26. 前記第１の組の画像特徴は、前記オブジェクト上に前記強度パターンを投影する第１の投影で得られ、前記第２の組の画像特徴は、前記オブジェクト上に前記強度パターンをフェーズシフトさせて投影することで得られことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
27. 前記少なくとも２つの画像特徴の第１の組は、前記オブジェクト及びフェーズ値を特徴づける２つの強度を含み、
    １つ目の強度は、前記オブジェクト上に強度パターンを投影する第１の投影で得られ、２つ目の強度は、前記オブジェクト上に前記強度パターンをフェーズシフトさせて投影することで得られ、そして前記フェーズ値は、前記オブジェクトを特徴づける前記２つの強度から定義されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
28. オブジェクトの断面高低値(height profile)を定義する干渉方法であって、
    前記オブジェクト上に強度パターンを投影する第１の投影で、前記オブジェクトを特徴づける少なくとも２つの強度の第１の組を得る処理と、
    前記オブジェクト上に前記強度パターンをフェーズシフトさせた投影で、前記オブジェクトを特徴づける少なくとも１つの強度の第２の組を得る処理と、
    前記第１及び第２のマージ結合された画像を得るために前記強度を組合わせる処理と、
    前記第１及び第２のマージ結合された画像と、面に関連するフェーズ値とを用いて、前記断面高低値を定義する処理と、を含む干渉方法。
29. オブジェクトの断面高低値(height profile)を定義する干渉方法であって、
    第１の捕捉条件の下、前記オブジェクトを特徴づける強度の第１の組を得る処理であって、前記強度のそれぞれは、前記オブジェクト上にある一連の投影強度の１つに対応し、前記投影強度のそれぞれは、他の投影強度からフェーズシフトされたものであることを特徴とする処理と、
    前記第１の組の強度を用いて第１のフェーズ値を計算する処理と、
    第２の捕捉条件の下、前記オブジェクトを特徴づける強度の第２の組を得る処理であって、前記第２の組の強度のそれぞれは、前記オブジェクト上にある一連の第２の投影強度の１つに対応し、前記一連の第２の投影強度のそれぞれは、他の投影強度からフェーズシフトされたものであることを特徴とする処理と、
    前記第２の組の強度を用いて第２のフェーズ値を計算する処理と、
    マージ結合されたフェーズ値を提供するために前記フェーズ値をマージングする処理と、
    前記マージ結合されたフェーズ値と、面に関連するフェーズ値とを用いて、前記断面高低値を定義する処理、とを含む干渉方法。
30. オブジェクトの断面高低値(height profile)を定義する干渉システムであって、
    前記オブジェクト上に投影軸に沿った強度パターンを投影するパターン投影器と、
    選択された位置で、前記オブジェクトに関係する強度パターンを位置決めする位置決め手段と、
    第１の捕捉条件で、少なくとも２つの画像特徴の第１の組を得るとともに、第２の捕捉条件で、少なくとも１つの画像特徴の第２の組を得る検出組立器と、
    前記画像特徴を用いて、マージ結合された特徴を計算し、且つ前記マージ結合された特徴及び参照面に関連する参照フェーズ値を用いることによって、前記オブジェクトの断面高低値を定義するためのコンピュータとを備えることを特徴とする干渉システム。
31. 前記検出組立器は、捕捉時間が調整可能な検出器を含むことを特徴とする請求項３０に記載のシステム。
32. 前記パターン投影器は、強度が調整可能な光源を含むことを特徴とする請求項３０に記載のシステム。
33. 前記投影器、前記検出組立器、及び前記位置決め手段のうち少なくとも１つを制御するために制御ソフトウェアを更に含むことを特徴とする請求項３０に記載のシステム。
34. 前記制御ソフトウェアは、前記強度パターンの第１の投影で、前記少なくとも２つの画像特徴の第１の組を得て、且つ前記強度パターンの第２の投影で、前記少なくとも１つの画像特徴の第２の組を得るようにするため、前記位置決め手段を制御する処理を含むことを特徴とする請求項３３に記載のシステム。
35. 前記制御ソフトウェアは、第１の捕捉時間で、前記少なくとも２つの画像特徴の第１の組を得て、且つ第２の捕捉時間で、前記少なくとも１つの画像特徴の第２の組を得るようにするため、前記検出組立器を制御する処理を含むことを特徴とする請求項３３に記載のシステム。

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